云計算下的大數據處理技術研究

伴隨科學技術的迅猛發展，進入21世紀信息時代以來，數據呈現出海量增長的趨勢，傳統數據存儲模式已然難以滿足現代社會大眾生活生產的需求。在該種背景下，大數據應運而生，由此要求對原本的數據處理框架開展革新以滿足大數據應用的需求。進而，云計算也應運而生，云計算技術可有效優化大數據存儲、處理等方面的問題。近年來，伴隨云計算的不斷發展，云計算下的大數據處理表現出大容量、便捷處理、多元化、信息準確等特點。如何依托云計算技術對大數據開展高效處理，已然轉變成信息技術發展亟待解決的一項重要課題。因而，對云計算基礎下的大數據處理技術應用開展研究，有著至關重要的現實與理論價值。

1  大數據與云計算相互間的關系

云計算在當前社會發展中扮演著十分重要的角色。云計算可自根本上使人們的生活、工作、學習發生極大轉變，其已經成為當前社會所不可或缺的一項新型技術。不論是哪一位終端用戶，均可獲取到由云計算所提供的計算服務，換言之，云計算可為各行各業的人們提供計算服務，并且其還具有效率高、成本低等優點，無需用戶掌握專業技術便可直接使用，可實現對滿足用戶多種不同需求的有效滿足。云計算憑借其各式各樣的優點，可有效解決大數據存儲、處理的需求，進而作為大數據發展的可靠載體。相對的，大數據發展的嚴苛要求也推動了云計算的不斷發展，大數據與云計算相互間具有相互促進、相互作用的關系。

2  云計算及其關鍵技術

2.1  數據存儲技術

為了實現對云計算的有效應用，應當確保信息數據讀寫存儲的安全可靠，在分布式存儲技術的支撐下，可將龐大的信息數據進行備份處理，進而為信息數據提供安全保障。除此之外，依托數據加密技術、冗余存儲技術等，可有效防止信息數據遭受泄漏或篡改。于此環節，諸多存儲系統在云計算系統中得到廣泛推廣，諸如Google研發的非開源GFS、Hadoop團隊研發的GFS等等。

2.2  數據管理技術

分布式處理與分析是云計算中的一項關鍵技術，其可為使用者提供高質量的服務，但是需要開展好對數據管理技術的管理工作。于此環節，目前得到廣泛推廣的數據管理技術，包括有開源數據管理模塊HBase、BigTable數據管理技術等。云服務平臺管理，如圖1所示。 

圖1  云服務平臺管理示意圖

2.3  虛擬化技術

虛擬化技術也是云計算中的一項關鍵技術，其主要作用于借助相關方式方法將真實環境中的計算機系統、組件等轉移至虛擬環境中，然后結合計算機操作系統、軟件、硬件等構建虛擬化層結構。通常情況下，可將虛擬層劃分成上中下三層，上下層結構通過中間層得以連接，可獲取多項類似功能，進而實現在虛擬化環境中的有序運行。

3  云計算下的大數據處理技術應用

3.1  云計算下的大數據采集技術應用

通常情況下，云計算下的大數據采集技術應用，可將其劃分成兩種，即為分布式數據采集和集中式數據采集。其中，分布式數據采集相較于集中式數據采集表現出更好的靈活性，不過集中式數據采集則具備更好的全局性。而在大數據采集技術應用實踐中，應當結合對應數據的特征來挑選適用的數據采集技術，即為倘若大數據表現出結構式、半結構等特征，則可依托云計算技術對數據開展分布式采集，從而確保池內的數據趨于同構化，幫助用戶進行數據分類；而倘若數據存在于不同組織對象相互間，且組織相互間還是彼此獨立的，則可應用集中式、分布式有效相融的數據采集技術。

3.2  云計算下的大數據存儲技術應用

對于當前時代背景下所需處理的海量數據，傳統計算方式已然難以滿足當前時代的計算存儲要求，而在云計算下，可實現對不同數據屬性的有效分類，對不同類型、不同資源屬性的數據均可予以單獨存儲。這是因為云計算技術的數據存儲可對數據屬性進行查詢分析，然后結合數據的屬性列便可實現對不同屬性數列的存儲，進一步極大水平提高云計算系統的數據處理工程量及數據處理效率，將采集的數據依據對應數據屬性進行列式存儲，確保數據庫中處理系統鄰近數據相互間保持良好的同質性，進一步提高對數據的壓縮效率，節省更多的存儲空間，達到存儲更多數據的目的。

3.3  云計算下的大數據聯機技術應用

云計算下的大數據聯機技術，是指對數據開展不同維度的整合處理，這與大數據庫的組織形式存在一致性，即為依托互聯網聯機途徑，對云計算系統數據庫與大數據的數據處理技術及整合技術進行有機融合，進一步使計算機處理系統的運算功能得到進一步優化，促使在對大數據進行分類及處理環節，便可完成對數據的實時運算，提高數據庫整理系統的運算效率。云計算下的大數據聯機技術應用，尤為強調對數據的決策分析，并且為用戶提供更直觀的數據處理結果，依托分布式并行的計算手段，對大數據中綜合性數據開展處理，進一步建立起多維化的分析模型，在這一模型的支持下，進而可使數據處理的最終結果變得更為直觀。為用戶制定決策提供有力依據。

3.4  云計算下的大數據挖掘技術應用

聯機分析對數據的處理只不過是表面的，其獲得的數據信息價值較為有限，無法獲取數據更深層次的含義及內在關聯。云計算下的大數據挖掘技術，則是對聯機分析技術的有效延伸，進一步獲取更為深層次的數據信息，找到用戶的信息偏好，使用戶可找到自身需求的系想你，提高信息采集的深度、廣度，并將用戶需求的數據信息借助相關概念、規律或模型的方式予以呈現。云計算下的大數據挖掘技術，通常應用的是分布式并行挖掘技術。相較于其他串行方式，云計算下并行數據挖掘可借助機器集群拆分分布式系統中的并行任務，并將拆分完畢的每一項任務逐一轉至對應的機器開展處理，進一步實現大規模數據處理，極大水平降低時間成本。

3.5  云計算下的大數據可視化技術應用

近年來，云計算下的大數據挖掘技術得到了越來越廣泛的推廣，在此基礎上，大數據可視化技術也逐漸進入人們視野，并推動了數據挖掘技術的有效創新。云計算下的大數據挖掘技術，是指通過圖形、圖像方式，將數據呈現在用戶面前，對數據開展可視化處理，使用戶可更為直觀地了解到數據與數據相互間的作用關系，依托圖形、圖像呈現的方式，使用戶可提高對數據信息的有效認識，使大數據挖掘技術變得進一步形象化，使用戶可更為便捷地獲取自身需求的信息，加快對信息數據的檢索速度，獲取數據更為形象、更為深層次的信息，如此一來，可便于用戶構建立體化的多維模型，使大數據挖掘技術在云計算下發揮出更大的效能。

4  結語

總而言之，21世紀信息時代，云計算的推廣促進大數據實現了長足的發展，首先傳統信息數據存儲方式實現了有效創新，使大數據復雜繁多、存儲空間大等特征優勢得到了滿足，其次為大數據存儲、處理創造了良好契機。伴隨云計算的不斷發展，大數據管理將更趨向于數據分析、挖掘及管理模式的創新。現階段，云計算下的大數據處理技術日趨成熟，依托云計算進一步提升大數據存儲及處理方式，實現更可靠的數據挖掘及可視化技術，是今后有待解決的重要課題。鑒于此，大數據行業相關人員務必要不斷革新思想觀念，提高對大數據與云計算相互間關系的有效認識，加強對云計算及其關鍵技術的深入分析，積極促進大數據的有序健康發展。

本文來源：《企業科技與發展》：http://www.007hgw.com/w/qk/21223.html